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        井岡山森林氣象火險預(yù)測模型及火險等級區(qū)劃研究

        2021-09-05 17:35:32畢晨吳菲菲
        農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2021年4期

        畢晨 吳菲菲

        摘要 利用江西省2003—2018年全省林火數(shù)據(jù),探討江西省林火發(fā)生的時空變化及對應(yīng)氣象影響因子的特征,并建立出包含氣象要素變量的林火預(yù)測模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn),江西火點主要集中在贛南地區(qū),2007—2009年期間森林火災(zāi)多發(fā),冬季1—3月易發(fā)生森林火災(zāi)。通過逐步回歸的方法選取10個顯著相關(guān)的氣象要素變量進(jìn)行林火預(yù)測模型的建立。模型對林火和非林火的預(yù)測概率分別為85.1%和38.8%,預(yù)測總準(zhǔn)確率可達(dá)65.6%,使用井岡山地區(qū)林火數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行驗證,模型對井岡山區(qū)域的林火發(fā)生預(yù)測準(zhǔn)確率為84%,研究結(jié)果可為當(dāng)?shù)亓只痤A(yù)報服務(wù)及森林防災(zāi)減災(zāi)決策提供技術(shù)支持。

        關(guān)鍵詞 森林氣象火險;預(yù)測模型;等級區(qū)劃;預(yù)報服務(wù)

        中圖分類號:S762.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B 文章編號:2095–3305(2021)04–0120–04

        由于森林被肆意砍伐,地球自然資源被無度索取,造成生態(tài)環(huán)境的嚴(yán)重破壞,全球溫室效應(yīng)影響日益嚴(yán)峻,氣候異常增暖,森林火災(zāi)次數(shù)顯著增加,損失慘重。王學(xué)祥等[1]曾提出森林火災(zāi)會給生態(tài)環(huán)境造成毀滅性的影響,防災(zāi)減災(zāi)難度大。多年來,我國采取多項舉措保護生態(tài)環(huán)境,堅決杜絕發(fā)生森林火災(zāi)。劉發(fā)林等[2]對自然保護區(qū)森林防火現(xiàn)狀進(jìn)行剖析,指出了人為產(chǎn)生的非生產(chǎn)性用火是造成森林火災(zāi)的主要元兇。何銳[3]表示只有充分做好森林防災(zāi)減災(zāi)工作,建立完善的防火機制,才能有效地抑制林火的發(fā)生。李黎立等[4]提出了科學(xué)防火的重要性,表示監(jiān)測手段落后是森林防火工作的一個主要問題。實際上在科學(xué)防控方面,專家學(xué)者都進(jìn)行了大量細(xì)致的研討,梁慧玲等[5]運用隨機森林算法提出了日最高氣溫、日最高地表氣溫、日最低地表氣溫、日最小相對濕度、日照時數(shù)等5個氣象要素是導(dǎo)致林火發(fā)生的主要驅(qū)動因子。葉更新等[6]給出了對于火險等級的預(yù)報,運用非線性回歸方法得出了可燃物含水率與溫度和風(fēng)速成負(fù)相關(guān),與相對濕度成正相關(guān)。祝必琴等[7]分析了江西省井岡山地區(qū)1991—2000年森林火災(zāi)與氣象條件的相關(guān)性。

        井岡山位于江西省西南部,是全省乃至全國重要的紅色教育基地,森林植被覆蓋率高,一旦出現(xiàn)火災(zāi),會毀滅生態(tài)環(huán)境資源,尤其是珍貴樹種,而且還會破壞自然景觀、園林古文化、紅色文化。因此,建立適宜的森林火險等級劃分標(biāo)準(zhǔn)和預(yù)報模型對于預(yù)防森林火災(zāi)的發(fā)生、減少火災(zāi)造成的經(jīng)濟損失和保護森林生態(tài)系統(tǒng)具有重要意義。本課題應(yīng)用與林火發(fā)生顯著相關(guān)的氣象要素變量建立林火預(yù)測模型,計算林火可能發(fā)生的概率,并對森林氣象火險進(jìn)行區(qū)劃,研究結(jié)果可為當(dāng)?shù)亓只痤A(yù)報服務(wù)及森林防災(zāi)減災(zāi)決策提供參考和相應(yīng)的技術(shù)支持。

        1 資料與方法

        1.1 資料

        火點數(shù)據(jù)來源于江西省氣象科學(xué)研究所,包括2003—2018年江西省火點的地理坐標(biāo)和起火時間,從中可篩選出1 037次林火。氣象數(shù)據(jù)取自江西氣象站常規(guī)觀測數(shù)據(jù)。將火點數(shù)據(jù)作為模型的因變量,氣象數(shù)據(jù)作為自變量,再按比例選取一部分非火點作為隨機點,最終組合火點和非火點數(shù)據(jù)作為模式擬合的總樣本。最終提取獲得與火點匹配的有效氣象數(shù)據(jù)5 995組。

        1.2 方法

        按照蘇漳文等[8]的研究方法,總樣本被分為建模部分和校驗部分,包含已知森林火點和氣象隨機點。分別對兩種樣本進(jìn)行多次模擬擬合,剔除不顯著的變量后,出現(xiàn)顯著相關(guān)的10個變量將參與全樣本模型擬合。通過ROC曲線擬合優(yōu)度檢驗?zāi)P偷念A(yù)測能力,根據(jù)最終結(jié)果建立概率模型,代入井岡山地區(qū)已發(fā)生的林火樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證,進(jìn)而得出能預(yù)測井岡山地區(qū)火險概率的模型。再用ROC中敏感性和特異性計算約登指數(shù),得出林火發(fā)生概率的臨界值。最后將計算得出的預(yù)測概率用Kriging方法進(jìn)行空間分布插值,求出模型擬合過程中的閾值均值,并對火險概率進(jìn)行區(qū)劃。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 江西林火發(fā)生的時空特征

        根據(jù)江西省2003—2018年林火空間火點分布圖可知,江西火點主要集中在贛南地區(qū)(圖1)。江西地貌以海拔100~500 m的丘陵、山地為主,占總土地面積65.4%,其主要分布在江西省南部,森林植被覆蓋面積廣,火點分布較為密集。贛北地區(qū)相較于贛南地區(qū)火點分布較少,這是因為北部為鄱陽湖平原,地勢平坦,且鄱陽湖周圍城市化進(jìn)程高,林火發(fā)生次數(shù)少,例如南昌市16年間只發(fā)生兩起林火。以丘陵地貌為主的上饒市火點分布相對于贛北其他地區(qū)更密集。

        從2003—2018年江西省林火時間變化特征圖(圖2)中可以看出,江西省林火年變化總體表現(xiàn)出先升后降的波動,其中峰值年出現(xiàn)在2007—2009年間,僅2009年全省林火次數(shù)就高達(dá)361次;然而2015年全省僅記錄到一次有效林火(圖2)。同時,林火發(fā)生次數(shù)還具有顯著的月變化規(guī)律,暖季的5—9月幾乎沒有森林火災(zāi)發(fā)生,此時為江西省汛期,顯而易見降水次數(shù)、空氣相對濕度、土壤含水量、植被含水量等均與林火發(fā)生有強烈的相關(guān)性;進(jìn)入冷季后火災(zāi)發(fā)生次數(shù)有所增加,其中,冬季1—3月易發(fā)森林火災(zāi),除了季節(jié)性氣象條件改變外,可能還存在人為引發(fā)林火的可能性,如春節(jié)祭祀和慶?;顒?、農(nóng)業(yè)活動等??傮w來說,人為因素雖有干擾,與林火息息相關(guān)的還是氣象因子。因此,將進(jìn)一步探討氣象因子的影響機制并建立林火發(fā)生概率與氣象因子相關(guān)的判斷模型。

        2.2 林火發(fā)生時氣象特征

        圖3是2003—2018年15年間江西省林火發(fā)生時的主要氣象要素頻率分布圖,包括日平均溫度、日最高溫度、日平均相對濕度、日蒸發(fā)量、日最高地面溫度和日平均氣壓,所有氣象要素均呈現(xiàn)出單峰分布特征。結(jié)果表明,發(fā)生林火的平均溫度峰值在10℃~16℃,在12℃~14℃范圍內(nèi)達(dá)到頻率最大值,占總體的14.4%;日最高氣溫在20℃~24℃的范圍內(nèi)達(dá)到最大峰值,最大頻率占比達(dá)到16.4%,然而在26℃~30℃間仍有一個次峰值,占比高達(dá)11.1%~12.8%。林火發(fā)生時相對濕度范圍在15%~95%之間,環(huán)境濕度較為干燥,最大峰值出現(xiàn)在50%~60%,僅這一范圍的累計頻率占比就達(dá)到35.7%,而在相對濕度大于80%的區(qū)間內(nèi)的累計頻率占比僅為1.1%,這表明高的相對濕度環(huán)境是規(guī)避林火發(fā)生的一個重要條件。林火發(fā)生時,蒸發(fā)量較小,蒸發(fā)量峰值在3~4 mm區(qū)間內(nèi)達(dá)到頻率25%的峰值,峰值過后,蒸發(fā)量和頻率逐漸呈負(fù)相關(guān)。從地面最高溫度的頻率分布可以發(fā)現(xiàn),30℃~40℃區(qū)間內(nèi)的占比超過總體的一半,這一范圍的累計占比超過50%。

        2.3 林火模型的建立

        使用SPSS軟件和Logistic模型將所有的訓(xùn)練樣本進(jìn)行擬合,總樣本被分為建模部分和校驗部分,其包含已知森林火點和氣象隨機點。其后應(yīng)用逐步回歸的方法對模型參數(shù)進(jìn)行選擇,在剔除不顯著的變量后,最終選取10個顯著相關(guān)(α=0.01)的氣象變量,分別為觀測站的平均氣壓、日最高氣壓、日最低氣壓、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、蒸發(fā)量、日最低地表氣溫、日照時間,參與模型擬合。

        利用ROC曲線,其目的是通過擬合優(yōu)度檢驗?zāi)P偷念A(yù)測能力,進(jìn)而估算出森林火點發(fā)生的最優(yōu)臨界值。ROC曲線圖由圖4所示,計算得到ROC 曲線下的面積(AUC值)為0.662~0.693,標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.008,這表明Logistic模型的擬合水平較高,且具有統(tǒng)計學(xué)上的意義(顯著性水平P<0.0001),可滿足江西省井岡山森林火險氣象平臺的林火預(yù)測預(yù)報業(yè)務(wù)中。根據(jù)圖4曲線的坐標(biāo)值可以求得各個坐標(biāo)點的約登指數(shù)(敏感性+特異性-1),其中林火發(fā)生的最佳閾值可由約登指數(shù)的最大值來代表。通過本次模型的ROC檢驗最終結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),Logistic模型的擬合效果較好(AUC值為0.68),全樣本數(shù)據(jù)模型最優(yōu)臨界值為0.275。模型對林火和非林火的預(yù)測概率為85.1%和38.8%,總預(yù)測概率為65.6%。模型對火點的預(yù)測準(zhǔn)確率明顯優(yōu)于非火點的,能夠很好地應(yīng)用于林火預(yù)警預(yù)報業(yè)務(wù)中。

        根據(jù)模型因子相關(guān)參數(shù)結(jié)果(表1),可以得到概率模型為:

        LogitP=ln(P/1-P)=5.259+0.386 x1-0.217x2-0.174x3-0.321x4+0.255x5+0.10

        7x6-0.05x7-0.144x8+0.05x1+0.162x10

        式中,P為林火發(fā)生概率,x1為平均氣壓,x2為日最高氣壓,x3為日最低氣壓,x4為平均氣溫,x5為日最高氣溫,x6為日最低氣溫,x7為平均相對濕度,x8為蒸發(fā)量,x9為日最低地表氣溫,x10為日照時間。

        轉(zhuǎn)換得到林火發(fā)生的概率公式為:

        2.4 森林火險預(yù)測與等級劃分個例

        根據(jù)林火發(fā)生的概率模型,最后將計算得出的預(yù)測概率用Kriging方法進(jìn)行空間分布插值(圖5),求出模型擬合過程中閾值均值為0.275,并參照其他相關(guān)研究以該均值和0.500為分類點,對全省森林火險概率進(jìn)行區(qū)劃,其中小于0.275為低火險區(qū),0.275~0.500為中火險區(qū),大于0.500為高火險區(qū)。

        這一組隨機點的火險等級劃分結(jié)果如圖6所示。由圖6可知,此次隨機點的森林火險模型與此結(jié)果顯示全省各市均有高火險等級落區(qū),說明全省森林火險等級較高,需加強防范管理高火險地區(qū)的用火安全。

        2.5 井岡山區(qū)域森林火險驗證

        表2為根據(jù)江西省林火發(fā)生模型計算得到井岡山地區(qū)林火發(fā)生概率,其中輸入的氣象要素為已知火點附近50 km的氣象數(shù)據(jù)。以閾值0.275和0.500為分類標(biāo)準(zhǔn),其林火發(fā)生的預(yù)測準(zhǔn)確率為84%,具備統(tǒng)計學(xué)意義,代表此模型可用于井岡山地區(qū)林火預(yù)測。

        3 結(jié)論

        利用2003—2018年江西省林火數(shù)據(jù)和林火對應(yīng)的氣象站每日的氣象數(shù)據(jù),研究了江西省林火發(fā)生的空間特征、時間變化及林火發(fā)生時的氣象特征,選取10個顯著相關(guān)的氣象要素變量進(jìn)行林火預(yù)測模型的建立,并對計算出的林火預(yù)測概率進(jìn)行空間分布插值區(qū)劃。模型對井岡山區(qū)域的林火發(fā)生預(yù)測準(zhǔn)確率較高,研究結(jié)果可對當(dāng)?shù)亓只痤A(yù)報服務(wù)及森林防災(zāi)減災(zāi)決策提供技術(shù)支持。

        (1)江西火點主要集中在森林植被覆蓋率高的地區(qū),例如贛南地區(qū)、上饒地區(qū)。江西省林火年變化有波動,峰值年出現(xiàn)在2007—2009年間,僅2009年全省林火次數(shù)就高達(dá)361次;冬季1—3月易發(fā)森林火災(zāi)。降水次數(shù)、空氣相對濕度、氣溫、土壤含水量、植被含水量等均與林火發(fā)生有強烈的相關(guān)性。

        (2)運用氣象觀測站平均氣壓、日最高氣壓、日最低氣壓、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、蒸發(fā)量、日最低地表氣溫、日照時間10個顯著相關(guān)變量參與全樣本Logistic模型擬合。結(jié)果表明,模型對林火和非林火的預(yù)測概率分別為85.1%和38.8%,總預(yù)測概率達(dá)65.6%。Logistic模型的擬合水平較高(AUC值為0.68)且具有統(tǒng)計學(xué)上的意義(顯著性水平P<0.0001)??蓪⒛P瓦\用于江西林火的預(yù)測預(yù)報預(yù)測業(yè)務(wù)中。此外,此模型對井岡山地區(qū)林火預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)84%,具備統(tǒng)計學(xué)意義,亦可用于井岡山地區(qū)的林火防控管理和預(yù)警預(yù)報業(yè)務(wù)中。

        參考文獻(xiàn)

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        責(zé)任編輯:黃艷飛

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